scientific-writing

科学論文の執筆

概要

これは、詳細なリサーチと執筆ツールの中核となるスキルです。AI を活用した詳細なリサーチと、適切な形式での文書作成を組み合わせます。作成するすべての文書は、research-lookup スキルによる包括的な文献検索と検証済みの引用に基づきます。

科学論文の執筆は、リサーチを正確かつ明瞭に伝えるためのプロセスです。IMRAD 構成、引用形式（APA／AMA／Vancouver）、図表、報告ガイドライン（CONSORT／STROBE／PRISMA）を用いて原稿を執筆します。研究論文や学術誌への投稿には、このスキルを適用してください。

重要な原則：必ず、流れのある文章で完全な段落を書いてください。最終原稿に箇条書きを含めてはいけません。 2 段階のプロセスで進めます。まず research-lookup を使って要点をまとめたセクションのアウトラインを作成し、次にそのアウトラインを完全な段落に書き換えます。

このスキルを使用する場面

次の場合にこのスキルを使用してください。

• 科学論文のいずれかのセクション（抄録、序論、方法、結果、考察）を執筆または改訂するとき
• IMRAD などの標準的な形式で研究論文を構成するとき
• 特定のスタイル（APA、AMA、Vancouver、Chicago、IEEE）で引用と参考文献を整えるとき
• 図表やデータの可視化を作成、整形、改善するとき
• 研究ごとの報告ガイドライン（臨床試験の CONSORT、観察研究の STROBE、レビューの PRISMA）を適用するとき
• 学術誌の要件を満たす抄録（構造化または非構造化）を作成するとき
• 特定の学術誌への投稿用に原稿を準備するとき
• 文章の明瞭さ、簡潔さ、正確さを高めるとき
• 分野固有の用語と命名法が適切に使用されていることを確認するとき
• 査読者のコメントに対応し、原稿を改訂するとき

科学的な模式図による視覚的な強化

⚠️ 必須：すべての科学論文に、グラフィカルアブストラクトと、scientific-schematics スキルで生成した追加の AI 生成図を 1～2 点含める必要があります。

これは任意ではありません。視覚要素のない科学論文は不完全です。文書を完成させる前に、次のことを行ってください。

1. 必ず、最初の視覚要素としてグラフィカルアブストラクトを生成してください
2. scientific-schematics を使って、少なくとも 1 つの追加の模式図または図解を生成してください
3. 包括的な論文では、図を合計 3～4 点にすることを推奨します（グラフィカルアブストラクト＋方法のフローチャート＋結果の可視化＋概念図）

グラフィカルアブストラクト（必須）

すべての科学論文にグラフィカルアブストラクトを含める必要があります。 論文の視覚的な要約であり、次の要件を満たします。

• テキストの抄録の前または直後に配置します
• 論文全体の主要なメッセージを 1 枚の画像で伝えます
• 学術誌の目次への掲載に適したものにします
• 横長の向きにします（通常は 1200x600px）

グラフィカルアブストラクトを最初に生成してください：

python scripts/generate_schematic.py "Graphical abstract for [paper title]: [brief description showing workflow from input → methods → key findings → conclusions]" -o figures/graphical_abstract.png

グラフィカルアブストラクトの要件：

• 内容：ワークフロー、主な手法、主要な知見、結論を示す視覚的な要約
• スタイル：すっきりとしてプロフェッショナルであり、学術誌の目次に適したもの
• 要素：矢印やフローでつないだ 3～5 個の主要なステップまたは概念を含めます
• テキスト：ラベルは最小限にし、読みやすい大きなフォントを使用します
• ログ：[HH:MM:SS] GENERATED: Graphical abstract for paper summary

追加の図（大規模に生成）

⚠️ 重要：すべてのドキュメントで、scientific-schematics と generate-image の両方を大規模に活用してください。

すべてのドキュメントに豊富な図を追加してください。図を積極的に生成し、迷った場合はビジュアルを追加してください。

図の最低要件：

ドキュメントの種類	最低数	推奨数
研究論文	5	6-8
文献レビュー	4	5-7
市場調査	20	25-30
プレゼンテーション	1/スライド	1-2/スライド
ポスター	6	8-10
助成金申請書	4	5-7
臨床報告書	3	4-6

技術図には scientific-schematics を大規模に活用してください：

python scripts/generate_schematic.py "your diagram description" -o figures/output.png

• 研究デザインと方法論のフローチャート（CONSORT、PRISMA、STROBE）
• 概念的枠組みの図
• 実験ワークフローの図
• データ分析パイプラインの図
• 生物学的経路やメカニズムの図
• システムアーキテクチャの可視化
• ニューラルネットワークのアーキテクチャ
• 決定木、アルゴリズムのフローチャート
• 比較マトリックス、タイムライン図
• 図式化によって理解を深められるあらゆる技術的概念

ビジュアルコンテンツには generate-image を大規模に活用してください：

python scripts/generate_image.py "your image description" -o figures/output.png

• 概念のフォトリアリスティックなイラスト
• 医学・解剖学的なイラスト
• 環境・生態系の情景
• 機器や実験室のセットアップの可視化
• 芸術的なビジュアライゼーション、インフォグラフィック
• カバー画像、ヘッダーグラフィック
• 製品のモックアップ、プロトタイプの可視化
• 理解や関心を高めるあらゆるビジュアル

AI は自動的に以下を行います：

• 適切な書式で、出版品質の画像を作成します
• 複数回の反復を通じてレビューと改良を行います
• アクセシビリティを確保します（色覚多様性への配慮、高コントラスト）
• 出力を figures/ ディレクトリに保存します

迷った場合は、図を生成してください：

• 複雑な概念 → 図式を生成
• データに関する説明 → ビジュアライゼーションを生成
• プロセスの説明 → フローチャートを生成
• 比較 → 比較図を生成
• 読者の役に立つ場合 → ビジュアルを生成

詳しいガイダンスについては、scientific-schematics と generate-image のスキルドキュメントを参照してください。

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主な機能

1. 原稿の構成と整理

IMRAD 形式：ほとんどの科学分野で使用される標準的な「序論、方法、結果、考察」の構成に沿って論文を作成できるよう支援します。以下を含みます：

• 序論：研究の背景を示し、ギャップを特定し、目的を述べます
• 方法：研究デザイン、対象集団、手順、分析手法を詳述します
• 結果：解釈を加えず、知見を客観的に提示します
• 考察：結果を解釈し、限界を認め、今後の方向性を提案します

IMRAD 構成の詳しいガイダンスについては、references/imrad_structure.md を参照してください。

その他の構成：以下を含む、分野固有の形式に対応しています：

• レビュー論文（ナラティブ、システマティック、スコーピング）
• 症例報告と症例集積研究
• メタ分析と統合分析
• 理論・モデリング論文
• 方法論論文とプロトコル

2. セクション別の執筆ガイドライン

抄録の構成：論文の目的、方法、結果、結論をまとめた、簡潔で独立して読める要約（100～250語）を作成します。ラベル付きのセクションで構成する形式と、1段落で構成する形式の両方に対応します。

序論の作成：説得力のある序論を構成するために、次の点を満たします。

• 研究課題の重要性を示す
• 関連文献を体系的に概観する
• 知識のギャップや議論のある点を明らかにする
• 明確な研究課題または仮説を述べる
• 研究の新規性と意義を説明する

方法の記述：次の点を盛り込み、再現性を確保します。

• 参加者／サンプルの詳細な説明
• 手順の明確な記録
• 妥当性を示した統計手法
• 機器および材料の仕様
• 倫理審査の承認と同意に関する記述

結果の提示：次の点に留意して結果を示します。

• 主要評価項目から副次評価項目へと論理的に展開する
• 図表を適切に組み合わせる
• 効果量とともに統計的有意性を示す
• 解釈を交えず、客観的に報告する

考察の構成：次の点を通じて結果を統合します。

• 結果を研究課題と関連付ける
• 既存文献と比較する
• 限界を率直に認める
• メカニズムに関する説明を提案する
• 実践的な示唆と今後の研究を提案する

3. 引用と参考文献の管理

分野に応じて引用スタイルを正しく適用します。包括的なスタイルガイドについては、references/citation_styles.mdを参照してください。

主な引用スタイル：

• AMA（American Medical Association）：上付きの番号付き引用。医学分野で一般的です
• Vancouver：角括弧内の番号付き引用。生物医学分野の標準です
• APA（American Psychological Association）：本文中で著者名と出版年を示す引用。社会科学で一般的です
• Chicago：注・参考文献方式または著者・出版年方式。人文科学および科学分野で用いられます
• IEEE：角括弧内の番号付き引用。工学およびコンピューターサイエンスで用いられます

ベストプラクティス：

• 可能な場合は一次資料を引用する
• 最新の文献を含める（活動の盛んな分野では過去5～10年の文献）
• 序論と考察に引用をバランスよく配分する
• すべての引用を原典と照合する
• 参考文献管理ソフトウェア（Zotero、Mendeley、EndNote）を使用する

4. 図表

理解を深める効果的なデータ可視化を作成します。詳しいベストプラクティスについては、references/figures_tables.mdを参照してください。

表と図の使い分け：

• 表：正確な数値データ、複雑なデータセット、正確な値が必要な複数の変数
• 図：視覚的に把握しやすい傾向、パターン、関係性、比較

設計原則：

• 完全なキャプションを付け、各表／図だけで内容が分かるようにする
• すべての図表で書式と用語を統一する
• すべての軸、列、行に単位を付けて示す
• サンプルサイズ（n）と統計的注記を含める
• 「1,000語につき表または図を1つ」のガイドラインに従う
• 本文、表、図の間で情報が重複しないようにする

一般的な図の種類：

• 棒グラフ：離散カテゴリの比較
• 折れ線グラフ：時間の経過に伴う傾向の表示
• 散布図：相関関係の表示
• 箱ひげ図：分布と外れ値の表示
• ヒートマップ：行列とパターンの可視化

5. 研究タイプ別の報告ガイドライン

確立された報告基準に従うことで、完全性と透明性を確保してください。ガイドラインの詳細については、references/reporting_guidelines.md を参照してください。

主なガイドライン:

• CONSORT: ランダム化比較試験
• STROBE: 観察研究（コホート、症例対照、横断）
• PRISMA: システマティックレビューおよびメタアナリシス
• STARD: 診断精度研究
• TRIPOD: 予測モデル研究
• ARRIVE: 動物研究
• CARE: 症例報告
• SQUIRE: 医療の質改善研究
• SPIRIT: 臨床試験の研究プロトコル
• CHEERS: 経済評価

各ガイドラインは、重要な方法論的要素がすべて報告されることを保証するチェックリストを提供します。

6. 執筆の原則とスタイル

科学論文執筆の基本原則を適用してください。詳細なガイダンスについては、references/writing_principles.md を参照してください。

明瞭さ:

• 正確で曖昧さのない言葉を使用する
• 技術用語や略語は初出時に定義する
• 段落内および段落間で論理的な流れを維持する
• 明瞭さのために適切な場合は能動態を使用する

簡潔さ:

• 冗長な語句を排除する
• 短い文を好む（平均15～20語）
• 不要な修飾語を削除する
• 語数制限を厳守する

正確さ:

• 適切な精度で正確な値を報告する
• 全体を通して一貫した用語を使用する
• 観察と解釈を区別する
• 不確実性を適切に認める

客観性:

• 偏りなく結果を提示する
• 知見や含意を誇張しない
• 相反する証拠を認める
• 専門的で中立的なトーンを維持する

7. 執筆プロセス：アウトラインから完全な段落へ

重要：常に完全な段落で執筆し、科学論文では箇条書きを決して提出しないでください。

科学論文は、完全で流れるような文章で執筆する必要があります。効果的に執筆するため、次の2段階の方法を使ってください。

段階 1：要点をまとめたセクションのアウトラインを作成する

新しいセクションに取りかかるときは、次の手順に従ってください。

1. research-lookup スキルを使って、関連する文献やデータを収集します
2. 次の項目を箇条書きで示した、構成の整ったアウトラインを作成します。
   • 論じる主な論点や知見
   • 引用する主要な研究
   • 盛り込むデータや統計
   • 論理的な流れと構成
3. これらの箇条書きは下書き用の骨組みです。最終原稿ではありません。

アウトラインの例（序論セクション）：

- Background: AI in drug discovery gaining traction
  * Cite recent reviews (Smith 2023, Jones 2024)
  * Traditional methods are slow and expensive
- Gap: Limited application to rare diseases
  * Only 2 prior studies (Lee 2022, Chen 2023)
  * Small datasets remain a challenge
- Our approach: Transfer learning from common diseases
  * Novel architecture combining X and Y
- Study objectives: Validate on 3 rare disease datasets

段階 2：要点を完全な段落に書き起こす

アウトラインが完成したら、各箇条書きを適切な文章に展開します。

1. 主語、動詞、目的語を備えた完全な文に、箇条書きを書き換えます
2. 文や考えの間に接続表現（しかしながら、さらに対照的に、その後など）を加えます
3. 引用文献はリストにせず、文中に自然に組み込みます
4. 箇条書きでは省略される背景や説明を補います
5. 各段落内で、次の文へと論理的につながるようにします
6. 読者の関心を保つため、文の構造に変化をつけます

文章への書き起こし例：

Artificial intelligence approaches have gained significant traction in drug discovery 
pipelines over the past decade (Smith, 2023; Jones, 2024). While these computational 
methods show promise for accelerating the identification of therapeutic candidates, 
traditional experimental approaches remain slow and resource-intensive, often requiring 
years of laboratory work and substantial financial investment. However, the application 
of AI to rare diseases has been limited, with only two prior studies demonstrating 
proof-of-concept results (Lee, 2022; Chen, 2023). The primary obstacle has been the 
scarcity of training data for conditions affecting small patient populations. 

To address this challenge, we developed a transfer learning approach that leverages 
knowledge from well-characterized common diseases to predict therapeutic targets for 
rare conditions. Our novel neural architecture combines convolutional layers for 
molecular feature extraction with attention mechanisms for protein-ligand interaction 
modeling. The objective of this study was to validate our approach across three 
independent rare disease datasets, assessing both predictive accuracy and biological 
interpretability of the results.

アウトラインと最終原稿の主な違い：

アウトライン（計画段階）	最終原稿
箇条書きや断片的な記述	完全な文と段落
電文のようなメモ	背景を含む十分な説明
引用文献のリスト	文章に組み込まれた引用
略記された考え	接続表現を含む、展開された論点
自分だけが読むもの	公開および査読に向けたもの

避けるべきよくある間違い：

• ❌ 最終原稿に箇条書きを決して残さないでください
• ❌ 段落で書くべき箇所にリストを提出しないでください
• ❌ 結果セクションや考察セクションでは、番号付きリストや箇条書きを使わないでください（研究仮説や採用基準など、特定のケースを除く）
• ❌ 文の断片や未完の考えを書かないでください
• ✅ 方法セクションでは、必要に応じてのみリストを使ってください（例：採用・除外基準、材料リスト）
• ✅ すべてのセクションが、つながりのある文章として自然に展開するようにしてください
• ✅ 段落を声に出して読み、自然な流れになっているか確認してください

リストを使用してもよい場合（限定的なケース）：

科学論文でリストを使用できるのは、特定の文脈に限られます。

• 方法：採用・除外基準、材料および試薬、参加者の特性
• 補足資料：詳細なプロトコル、機器リスト、詳細なパラメーター
• 使用しない箇所：要旨、序論、結果、考察、結論

要旨の形式に関するルール：

• ❌ 見出し付きのセクション（背景：、方法：、結果：、結論：）は決して使用しないでください
• ✅ 自然なつなぎを用いた、流れるような段落として必ず書いてください
• 例外：投稿先のジャーナルが執筆要項で明示的に求めている場合に限り、構造化形式を使用してください

Research Lookup との連携：

research-lookup スキルは、段階 1（アウトラインの作成）に不可欠です。

1. research-lookup を使って関連する論文を検索します
2. 主な知見、方法、データを抽出します
3. 知見をアウトライン内の箇条書きとして整理します
4. その後、段階 2 でアウトラインを完全な段落に書き起こします

この2段階のプロセスにより、次のことが可能になります。

• 情報を体系的に収集し、整理する
• 執筆前に論理的な構成を作る
• 洗練された、出版可能な文章を作成する
• 物語の流れに集中する

8. 専門的なレポートの書式設定（学術誌以外の文書）

研究レポート、技術レポート、ホワイトペーパーなど、学術誌の投稿原稿ではない専門的な文書には、洗練されたプロフェッショナルな外観に仕上げるため、LaTeX スタイルパッケージ scientific_report.sty を使用します。

専門的なレポートの書式設定を使用する場面：

• 研究レポートおよび技術レポート
• ホワイトペーパーおよび政策概要
• 助成金レポートおよび進捗レポート
• 業界レポートおよび技術文書
• 社内向け研究概要
• 実現可能性調査およびプロジェクト成果物

使用しない場面（代わりに投稿先固有の書式設定を使用）：

• 学術誌の投稿原稿 → venue-templates スキルを使用
• 学会論文 → venue-templates スキルを使用
• 学位論文 → 機関のテンプレートを使用

scientific_report.sty スタイルパッケージで利用できる機能：

機能	説明
タイポグラフィ	モダンでプロフェッショナルな外観を実現する Helvetica フォントファミリー
配色	プロフェッショナルなブルー、グリーン、アクセントカラー
ボックス環境	主要な知見、方法、推奨事項、限界を示す色付きボックス
表	行の交互の色分け、プロフェッショナルなヘッダー
図	一貫性のあるキャプション書式
科学表記用コマンド	p 値、効果量、信頼区間のショートカット

内容を整理するためのボックス環境：

% Key findings (blue) - for major discoveries
\begin{keyfindings}[Title]
Content with key findings and statistics.
\end{keyfindings}

% Methodology (green) - for methods highlights
\begin{methodology}[Study Design]
Description of methods and procedures.
\end{methodology}

% Recommendations (purple) - for action items
\begin{recommendations}[Clinical Implications]
\begin{enumerate}
    \item Specific recommendation 1
    \item Specific recommendation 2
\end{enumerate}
\end{recommendations}

% Limitations (orange) - for caveats and cautions
\begin{limitations}[Study Limitations]
Description of limitations and their implications.
\end{limitations}

プロフェッショナルな表の書式設定：

\begin{table}[htbp]
\centering
\caption{Results Summary}
\begin{tabular}{@{}lccc@{}}
\toprule
\textbf{Variable} & \textbf{Treatment} & \textbf{Control} & \textbf{p} \\
\midrule
Outcome 1 & \meansd{42.5}{8.3} & \meansd{35.2}{7.9} & <.001\sigthree \\
\rowcolor{tablealt} Outcome 2 & \meansd{3.8}{1.2} & \meansd{3.1}{1.1} & .012\sigone \\
Outcome 3 & \meansd{18.2}{4.5} & \meansd{17.8}{4.2} & .58\signs \\
\bottomrule
\end{tabular}

{\small \siglegend}
\end{table}

科学表記用コマンド：

コマンド	出力	用途
\pvalue{0.023}	p = 0.023	p 値
\psig{< 0.001}	p = < 0.001	有意な p 値（太字）
\CI{0.45}{0.72}	95% CI [0.45, 0.72]	信頼区間
\effectsize{d}{0.75}	d = 0.75	効果量
\samplesize{250}	n = 250	サンプルサイズ
\meansd{42.5}{8.3}	42.5 ± 8.3	標準偏差付き平均値
\sigone、\sigtwo、\sigthree	、、	有意性を示すアスタリスク

はじめに：

\documentclass[11pt,letterpaper]{report}
\usepackage{scientific_report}

\begin{document}
\makereporttitle
    {Report Title}
    {Subtitle}
    {Author Name}
    {Institution}
    {Date}

% Your content with professional formatting
\end{document}

コンパイル：Helvetica フォントを正しく表示するには、XeLaTeX または LuaLaTeX を使用します。

xelatex report.tex

詳細なドキュメントについては、以下を参照してください。

• assets/scientific_report.sty：スタイルパッケージ
• assets/scientific_report_template.tex：テンプレートの完全な例
• assets/REPORT_FORMATTING_GUIDE.md：クイックリファレンスガイド
• references/professional_report_formatting.md：包括的な書式設定ガイド

9. 学術誌固有の書式設定

原稿を学術誌の要件に合わせます。

• 著者向けガイドラインに従って、構成、長さ、書式を整えます
• 学術誌固有の引用スタイルを適用します
• 図表の仕様（解像度、ファイル形式、寸法）を満たします
• 必須の記載事項（資金提供、利益相反、データの利用可能性、倫理的承認）を含めます
• 各セクションの語数制限を守ります
• テンプレートが提供されている場合は、その要件に従って書式を整えます

10. 分野固有の言葉遣いと用語

特定の科学分野に合わせて、言葉遣い、用語、慣例を調整します。各分野には、その専門性を示し、対象読者に明確に伝えるための、確立された語彙、好まれる表現、分野固有の慣例があります。

分野固有の言語的慣例を特定する：

• 対象の学術誌に掲載された最近の影響力の大きい論文で使われている用語を確認します
• 分野固有の略語、単位、表記体系に留意します
• 好まれる用語を特定します（例：「参加者」と「被験者」、「化合物」と「薬剤」、「標本」と「サンプル」）
• 方法、生物、技法が一般にどのように記述されているかを確認します 生物医学および臨床科学：
• 正確な解剖学用語および臨床用語を使用します（例：正式な文書では「心臓発作」ではなく「心筋梗塞」を使用）
• 標準化された疾患命名法（ICD、DSM、SNOMED-CT）に従います
• 薬剤名は一般名を先に記載し、必要に応じて括弧内に商品名を記載します
• 臨床研究では「患者」、地域社会を対象とした研究では「参加者」を使用します
• 遺伝子変異にはHuman Genome Variation Society（HGVS）の命名法に従います
• 検査値は標準単位（国際的な学術誌の大半ではSI単位）で報告します

分子生物学および遺伝学：

• 遺伝子記号はイタリック体（例：TP53）、タンパク質名は通常の書体（例：p53）で表記します
• 生物種ごとの遺伝子命名法に従います（ヒトでは大文字：BRCA1、マウスでは文頭のみ大文字：Brca1）
• 生物名は初出時に正式名称で記載し、以降は認められた略称を使用します（例：初出時は Escherichia coli、以降は E. coli）
• 標準的な遺伝学的表記法を使用します（例：遺伝子型には +/+、+/-、-/- を使用）
• 分子技術には確立された用語を使用します（例：「リアルタイムPCR」ではなく「定量PCR」または「qPCR」）

化学および薬学：

• 化合物の命名にはIUPAC命名法に従います
• 新規化合物には系統名を、よく知られた物質には一般名を使用します
• 化学構造は標準的な表記法（データベースではSMILES、InChIなど）で示します
• 濃度は適切な単位（mM、μM、nM、または% w/v、v/v）で報告します
• 合成経路は認められた反応命名法を用いて記述します
• 「バイオアベイラビリティ」、「薬物動態」、「IC50」などの用語は、分野で定められた定義に従って一貫して使用します

生態学および環境科学：

• 生物種には二名法を使用します（イタリック体：Homo sapiens）
• 関連する場合は、種名の初出時に分類学上の命名者を示します
• 標準化された生息地および生態系の分類を使用します
• 生態学的指標の用語（例：「種の豊富さ」、「Shannon多様度指数」）を一貫して使用します
• 標準的な調査用語（例：「トランセクト法」、「コドラート法」、「標識再捕獲法」）を用いてサンプリング方法を記述します

物理学および工学：

• 分野の慣例で別の扱いが定められていない限り、SI単位を一貫して使用します
• 物理量（スカラー、ベクトル、テンソル）には標準的な表記法を使用します
• 現象には確立された用語（例：「量子もつれ」、「層流」）を使用します
• 関連する場合は、型番およびメーカー名を示して機器を特定します
• 分野の標準に沿った数学表記法を使用します（例：換算プランク定数にはℏを使用）

神経科学：

• 標準化された脳領域の命名法を使用します（例：Allen Brain Atlasなどの脳地図を参照）
• 確立された定位脳手術用座標系を用いて、脳領域の座標を示します
• 神経用語の慣例に従います（例：正式な文書では「スパイク」ではなく「活動電位」を使用）
• 測定方法に応じて、「神経活動」、「ニューロン発火」、「脳の賦活」を適切に使い分けます
• 記録技術は適切な具体性をもって記述します（例：「ホールセル・パッチクランプ法」、「細胞外記録」）

社会科学および行動科学：

• 適切な場合は、本人を中心とする表現を使用します（例：「統合失調症の人々」とし、「統合失調症患者」としない）
• 標準化された心理学的構成概念と、妥当性が検証された評価尺度の名称を使用します
• 言語における偏見を減らすため、APAガイドラインに従います
• 理論的枠組みは、確立された用語を用いて示します
• 人を対象とする研究では、「被験者」ではなく「参加者」を使用します

一般原則：

読者の専門知識に合わせる：

• 専門誌向け：分野固有の用語を積極的に使用し、高度に専門的な用語や新しい用語のみ定義します
• 幅広い読者を対象とする学術誌（例：Nature、Science）向け：より多くの専門用語を定義し、専門的な概念には背景情報を添えます
• 学際的な読者向け：正確さとわかりやすさのバランスを取り、用語は初出時に定義します 技術用語を戦略的に定義する：
• 略語は初出時に定義します：「メッセンジャーRNA（mRNA）」
• より幅広い読者を対象に書く場合は、専門的な手法について簡潔に説明します
• 対象読者によく知られている用語を過剰に定義するのは避けます（分野に不慣れだという印象を与えます）
• 避けられない専門用語が多い場合は、用語集を作成します

一貫性を保つ：

• 同じ概念には常に同じ用語を使います（「薬剤」「医薬品」「医薬製品」を混在させないでください）
• 略語の使用方法を統一します（初出時の定義後に「PCR」と「ポリメラーゼ連鎖反応」のどちらを使うか決めます）
• 用語体系を全体で統一します（特に遺伝子、種、化学物質）

分野間の混同を避ける：

• 基礎科学に臨床用語を使わないでください（例：マウスを「患者」と呼ばない）
• 正確な分野用語の代わりに、口語表現や過度に一般的な用語を使わないでください
• 適切な用法を確認せずに、隣接分野の用語を持ち込まないでください

用語の使用方法を確認する：

• 分野固有のスタイルガイドや命名法の資料を参照します
• 対象ジャーナルの最近の論文で用語がどのように使われているか確認します
• 分野固有のデータベースやオントロジーを活用します（例：Gene Ontology、MeSH terms）
• 判断に迷う場合は、その用語の根拠となる重要な参考文献を引用します

11. よくある落とし穴

主な不採択理由：

1. 不適切、不完全、または説明が不十分な統計解析
2. 結果の過剰な解釈、または裏付けのない結論
3. 再現性に影響する、説明が不十分な方法
4. 小規模、偏りのある、または不適切なサンプル
5. 文章の質が低い、または内容を追いにくい
6. 文献レビューや背景説明が不十分
7. 図表が不明瞭、またはデザインが不適切
8. 報告ガイドラインに従っていない

文章の質に関する問題：

• 時制を不適切に混在させる（方法と結果には過去形、確立された事実には現在形を使います）
• 専門用語や未定義の頭字語を過剰に使う
• 論理の流れを妨げる段落分け
• セクション間のつなぎが不足している
• 表記法や用語に一貫性がない

原稿作成のワークフロー

ステージ 1：計画

1. 対象ジャーナルを決め、投稿規定を確認します
2. 適用する報告ガイドライン（CONSORT、STROBE など）を確認します
3. 原稿の構成を組み立てます（通常はIMRAD）
4. 論文の骨格となる図表を計画します

ステージ 2：執筆（各セクションで2段階の執筆プロセスを使います）

1. 図表から始めます（データの中心的なストーリー）
2. 以下の各セクションで、2段階のプロセスに従います：
   • 第1段階：research-lookupを使い、箇条書きでアウトラインを作成します
   • 第2段階：箇条書きを流れのある文章で構成された段落にします
3. 方法を執筆します（多くの場合、最初に書くのが最も簡単です）
4. 結果を草稿にまとめます（図表を客観的に説明します）
5. 考察を執筆します（知見を解釈します）
6. 序論を執筆します（研究課題を提示します）
7. 抄録を作成します（研究全体のストーリーをまとめます）
8. タイトルを作成します（簡潔で内容がわかるものにします）

注意：箇条書きは計画のみに使用します。最終原稿は必ず完全な段落で構成してください。

ステージ 3：改訂

1. 全体を通じて論理の流れと「赤い糸」を確認します
2. 用語と表記法の一貫性を確認します
3. 図表だけで内容が理解できることを確認します
4. 報告ガイドラインに従っていることを確認します
5. すべての引用が正確で、適切な形式になっていることを確認します
6. 各セクションの語数を確認します
7. 文法、スペル、明瞭さを校正します

ステージ 4：最終準備

1. ジャーナルの要件に従って書式を整えます
2. 補足資料を準備します
3. 研究の重要性を強調したカバーレターを作成します
4. 投稿チェックリストに記入します
5. 必要な声明と書類をすべてそろえます

他の科学系スキルとの連携

このスキルは、以下のスキルと効果的に連携します。

• データ分析スキル：報告する結果の作成に使用します
• 統計分析：適切な統計情報の提示方法を判断するために使用します
• 文献レビューのスキル：研究の背景を説明するために使用します
• 図の作成ツール：出版に適した品質の可視化を作成するために使用します
• Venue-templates スキル：投稿先に応じた文体と書式（学術誌の原稿）に使用します
• scientific_report.sty：専門的なレポート、ホワイトペーパー、技術文書に使用します

専門的なレポートと学術誌の原稿

適切な書式設定方法を選択してください。

文書の種類	書式設定方法
学術誌の原稿	venue-templates スキルを使用します
学会論文	venue-templates スキルを使用します
研究レポート	scientific_report.sty（このスキル）を使用します
ホワイトペーパー	scientific_report.sty（このスキル）を使用します
技術レポート	scientific_report.sty（このスキル）を使用します
助成金レポート	scientific_report.sty（このスキル）を使用します

投稿先に応じた文体

特定の投稿先向けに執筆する前に、文体ガイドを確認するため、venue-templates スキルを参照してください。

投稿先によって、執筆に求められる要件は大きく異なります。

• Nature/Science：幅広い読者に伝わり、物語性があり、重要性が広く伝わる内容
• Cell Press：メカニズムの詳細、グラフィカルアブストラクト、ハイライト
• 医学系学術誌（NEJM、Lancet）：構造化抄録、エビデンスに基づく表現
• ML 系学会（NeurIPS、ICML）：貢献点の箇条書き、アブレーション研究
• CS 系学会（CHI、ACL）：分野固有の慣例

venue-templates スキルには、以下が含まれます。

• venue_writing_styles.md：文体比較の概要
• 投稿先別ガイド：nature_science_style.md、cell_press_style.md、medical_journal_styles.md、ml_conference_style.md、cs_conference_style.md
• reviewer_expectations.md：各投稿先で査読者が重視する点

ワークフロー：まずこのスキルで科学的な執筆の一般原則（IMRAD、明瞭さ、引用）を学び、次に venue-templates を参照して投稿先に応じた文体に調整します。

参考資料

このスキルには、科学的な執筆の具体的な側面を扱う包括的な参考ファイルが含まれています。

• references/imrad_structure.md：IMRAD 形式と各セクションの内容に関する詳細なガイド
• references/citation_styles.md：引用スタイルの完全なガイド（APA、AMA、Vancouver、Chicago、IEEE）
• references/figures_tables.md：効果的なデータ可視化を作成するためのベストプラクティス
• references/reporting_guidelines.md：研究ごとの報告基準とチェックリスト
• references/writing_principles.md：効果的な科学コミュニケーションの基本原則
• references/professional_report_formatting.md：scientific_report.sty を使った専門的なレポートのスタイル設定ガイド

アセット

このスキルには、専門的なレポートの書式設定に使う LaTeX スタイルパッケージとテンプレートが含まれています。

• assets/scientific_report.sty：Helvetica フォント、色付きボックス、見やすい表を備えた専門的な LaTeX スタイルパッケージ
• assets/scientific_report_template.tex：スタイルの全機能を示す、完全なレポートテンプレート
• assets/REPORT_FORMATTING_GUIDE.md：スタイルパッケージのクイックリファレンスガイド

scientific_report.sty の主な機能：

• 現代的でプロフェッショナルな外観を実現する Helvetica フォントファミリー
• プロフェッショナルなカラースキーム（青、緑、オレンジ、紫）
• ボックス環境：keyfindings、methodology、resultsbox、recommendations、limitations、criticalnotice、definition、executivesummary、hypothesis
• 行を交互に色分けし、プロフェッショナルなヘッダーを備えた表
• p値、効果量、信頼区間の科学的表記コマンド
• プロフェッショナルなヘッダーとフッター

投稿先ごとの執筆スタイル（トーン、文体、要旨の形式、査読者の期待事項）については、Nature／Science、Cell Press、医学ジャーナル、ML カンファレンス、CS カンファレンス向けの包括的なスタイルガイドを提供する venue-templates スキルを参照してください。

科学的な執筆の個別の側面に取り組む際は、必要に応じてこれらの参考資料を読み込んでください。